主讲老师:周爱辉
课程链接:第3讲:隐语架构概览丨隐私计算实训营

在数据安全日益重要的今天,隐私计算技术应运而生,为数据安全提供了新的解决方案。隐语,作为一款开源的隐私计算框架,以其清晰的架构、灵活的集成和简单易用的特性,成为隐私计算领域的佼佼者。
隐语架构:五层架构,全面覆盖隐私计算需求
隐语采用五层架构,从硬件层到产品层,全面覆盖隐私计算的需求:
- 硬件层: 支持Intel SGX、海光CSV、Intel TDX等多种可信执行环境,提供硬件加速能力。
- 资源层: 提供数据管理、网络管理、计算资源管理、应用管理等功能,为隐私计算提供基础资源支持。
- 计算层: 包括密态引擎、明文引擎和SPU,支持MPC、TEE、HE等多种计算模式,满足不同的隐私计算需求。
- 算法层: 提供YACL密码库,支持多种密码协议,为隐私计算提供安全可靠的算法支持。
- 产品层: 提供SecretNote、SecretPad、PSI/PIR、Data Analysis、Federated Learning、RayFed、HEU、TEEU等丰富多样的产品,满足不同的应用场景。
隐语产品:丰富多样,满足不同应用场景
隐语提供了丰富的产品,满足不同的应用场景:
- SecretNote & SecretPad: 交互式建模工具,提供多节点一站式管理和交互,支持MPC和TEE计算模式。
- PSI/PIR: 高性能、轻量化、易用的PSI/PIR专用协议模块,支持多种协议和优化,满足隐私保护计算需求。
- Data Analysis - SCQL: 以SQL语言界面提供多方数据密态分析能力,支持多种密态协议和数据源接入。
- Federated Learning: 安全攻防保障的明密文混合机器学习框架,支持水平联邦和垂直联邦学习。
- RayFed: 面向跨机构场景的分布式计算调度框架,提供单机构内计算任务独立调度和跨机构计算任务协作的能力。
- HEU: 低门槛、高性能的同态加密库,支持多种PHE算法和硬件加速。
- TEEU: 支持多种可信执行环境的密态计算枢纽,可执行数据分析、机器学习、MPC/FL加速等功能。
- YACL: 多种隐私计算技术路线共同需要的密码库,具备安全实现保证、高性能等特点。
- KUSCIA: 基于K8s的隐私计算任务编排框架,屏蔽不同机构间基础设施的差异,为跨机构协作提供丰富且可靠的资源管理和任务调度能力。
- 互联互通: 支持黑盒和白盒两种模式,实现隐语和其它厂商的平台互联互通。
- 跨域管控: 通过数据确权、使用授权、使用鉴权等机制,实现数据要素“三权”的有效控制,避免数据被窃取或非预期使用。
隐语优势:分层易集成,开放的API接口,支持二开定制
隐语具有以下优势:
- 分层易集成: 隐语架构清晰,分层设计,易于与其他系统集成。
- 开放的API接口: 提供开放的API接口,方便开发人员进行二次开发。
- 支持二开定制: 支持根据用户需求进行定制开发,满足个性化需求。
总结
隐语以其清晰的架构、丰富的产品和灵活的集成方式,成为隐私计算领域的首选框架。它为数据安全提供了新的解决方案,推动着隐私计算技术的发展和应用。
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